Recently, both the integration of product data during design and production and the effective management of information during full lifecycles have attracted attention from shipyards and ship owners as a result of recycling regulations and a desire for efficient operations. Generally, PLM (Product Lifecycle Management) supports a collaborative environment during the BOL (Beginning of Life) stage, while an ALM (Asset Lifecycle Management) system provides all of the information required to maintain, overhaul, and discard/recycle all or part of a vessel during the MOL (Middle of Life) and EOL (End of Life) stages. The main goal of this paper is to suggest the fundamental configuration of a PALM (Product Asset Lifecylce Management) system and a method that can be used to utilize a marine vessel's lifecycle information during the MOL, emphasizing the maintenance information during the middle of life. The authors also suggest a PALM system configuration in which lifecycle information can be collected by a PEID (Product Embedded Information Device) integrating a microcomputer, sensors, and wireless network communication. Through a prototype PALM system, the suggested features and PALM system configuration are implemented.
OSGi 프레임워크는 원격으로 관리할 수 있는 자바 기반의 서비스 플랫폼으로서 응용프로그램의 생명주기 관리모델과 서비스 레지스트리, 실행 환경을 제공하며 이를 기반으로 다양한 OSGi 계층과 API, 서비스가 정의되어 있다. 번들은 OSGi 프레임워크에서 실행될 수 있는 응용 프로그램으로 번들 저장소를 통해서 배포되고 일반적으로 저장소에 있는 번들은 지정된 웹 페이지를 통해서 접근 가능하다. 하지만 불행하게도 현재의 번들 저장소는 어떠한 종류의 그룹별 접근이나 동적인 번들의 설치와 배포에 대한 기능을 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 효과적인 사용자 그룹의 접근을 제어하는 웹데브(WebDAV) 프로토콜 기반의 OSGi 번들 저장소인 WOBR에 대하여 기술한다. WOBR은 WOBR 저장소와 이를 관리하고 접근하기 위한 관리 번들과 접근 번들로 구성된다. 관리 번들은 WOBR 번들 저장소의 설정과 저장소에 접근하는 사용자 그룹을 관리한다. 접근 번들은 저장소 접근기능과 번들의 검색을 지원한다. 추가적으로, 로컬 환경에 설치된 번들의 생명주기를 관리하는 기능을 제공한다.
사용자가 좋아할만한 콘텐츠를 정확하게 추천하는 것은 추천 시스템에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 원치 않는 콘텐츠를 추천하거나, 원하는 것을 추천하지 않는 것은 사용자 만족도 측면에서 안 좋은 영향을 끼친다. 본 연구에서는 콘텐츠의 정확한 추천을 위해 사용자 군집 기반 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 사용자들의 실제 선호도 점수와 피어슨 상관 계수를 기반으로 사용자들을 여러 군집으로 나눈다. 이 후, 특정 사용자에게 어떤 콘텐츠의 추천 여부 결정은, 같은 군집 내에 있는 다른 사용자들의 해당 콘텐츠의 실제 선호도 점수를 근거로 정한다. 제안하는 알고리즘은 군집화를 사용하지 않는 아이템 기반 협력 필터링 알고리즘보다 정밀도, 재현율, F1 스코어와 같은 추천 정확도에 있어서 의미 있는 성능 향상을 보인다.
HPC(High Performance Computing) 서비스를 기반으로 한 거대과학 응용분야의 협업연구는 원거리에 떨어져 있는 연구자들 사이에서 대용량 데이터의 빠른 전송을 필요로 한다. 이와 관련하여 최근 미국 내의 주요 슈퍼컴퓨터들을 연계하여 고속 전송하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 본 논문에서는 기 구축되어 운영 중인 한국과학기술정보연구원의 누리온 슈퍼컴퓨터 병렬 파일시스템 내의 대용량 데이터를 고속 전송하기 위해서 고성능 과학기술연구망 기반의 데이터 전송 노드(DTN) 클러스터를 구축하고 종단간 왕복지연 시간이 약 130ms에 달하는 원거리 전송 실험을수행한다. 실험을 통해 다른 크기의 파일들로 구성된 실험 군들에 대해 DTN 클러스터링에 따른 전송 성능을 비교하였고, 3대의 멀티 노드로 구성된 DTN 클러스터는 두 종류의 병행성, 병렬성 설정에서 단일 노드 대비 각각 약 1.8, 2.7배의 전송 성능 향상을 가져올 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 고화질 과학적 가시화의 표출을 위해 개발된 iTABLE 테이블탑 타일드 디스플레이 시스템을 설명한다. iTABLE 시스템은 기존의 프로젝션 기반의 단일 디스플레이로 구성된 테이블탑 시스템들과 비교하여 고해상도 자료 가시화 및 공유에 적합하며 테이블 위에서 상호작용적인 가시화의 그룹 인터랙 션과 분산 협업 가시화를 지원한다. 본 논문에서는 먼저 테이블탑 디스플레이 및 타일드 디스플레이 시 스템과 과학적 가시화에 활용된 관련 연구들을 살펴보고, iTABLE 시스템의 설계 및 구현과 iTABLE을 위한 미들웨어와 적외선 카메라 기반의 탠저블 인터페이스를 활용한 사용자 인터랙션의 지원에 대해서 설명한다. 그리고 iTABLE 시스템의 활용을 위해 개발한 고해상도 과학적 가시화 응용프로그램 사례들을 논하고 결론과 추후 연구에 대해 설명한다.
디지털 컨버전스 가속화는 인간, 사물, 공간의 컨버전스로 심화 확대되면서 다양한 형태의 컨버전스가 등장 확대되고 있다. 본 논문에서는 e-Gov(전자정부)에서 u-Gov(차세대전자정부)로 형태 변화 모습으로서 UIT(Ubiquitous Information Technology)를 활용한 응용 서비스의 협업형 전자정부를 구현하는 조직 변화의 목표를 제시하고, u-Gov가 추구하는 행정 이념을 달성 하고자 한다. 컨버전스 사회 변화에 따른 u-Gov에 있어서 정책 추진방안과 UIT의 특징을 분석, 활용하여 궁극적인 행정의 목적 실현 수단으로서 UIT를 활용한 물류/유통 사례 예시로 새로운 u-Gov의 서비스 모델을 제안하였다.
본 논문에서는 웹 기반 분산 시스템을 이용하여 전문가들 사이의 가상 협동 시스템을 구현하였다. 토의 이전에 모든 참가자들에게 필요한 정보를 전달하기 위하여 제안된 시스템은 발표 자료에 멀티미디어 자료를 쉽고 효과적으로 첨가할 수 Synchronous Multimedia Integration Language(SMIL)를 사용하여 발표 자료를 쉽게 제작할 수 있다. 참가자들은 제 안된 이미지에 대하여 문자를 이용하여 토의 할 수 있다. 디지털 이미지에서 관심 있는 영역을 나타내기 위하여 참가자들의 의견에 관계된 점 또는 선분 및 다양한 종류의 표식과 같은 공간 요소를 동적으로 지정 또는 삭제 할 수 있다. 토의 동안 디지털 이미지에 관계된 공간 요소는 물론 전문가의 의견을 저장하기 위하여 XML 파일이 사용되며 후에 정보를 접근할 수 있다. 참가자들은 임의의 폐곡선을 이용하여 이미지에 관심 있는 영역을 선택하고 그에 대한 저장된 정보를 접근할 수 있다.
기업들의 기존 응용 시스템은 기업 내의 많은 정보를 모으고 처리할 수 있으나 협업 환경에서 요구되어지는 다른 레거시 시스템과의 연계과정에서 다른 시스템 혹은 파트너에게 정확성이 검증된 정보를 정확하게 공유하기에 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법론으로 EAI(Enterprice Application Integration) 시스템을 도입하여 협업 환경에서의 데이터 공유 및 통합이 가능하게 되었다. 하지만 EAI기반의 통합은 특정 업무 시스템에 국한되는 것이 아니라 회사의 모든 시스템을 대상으로 하기 때문에 각 업무 시스템간의 정보 통합이 전사적으로 일관성 있게 추진되기 위해서는 적절한 메타데이터 수준의 표준화 방안이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 브리지 XMDR(eXtended Meta-Data Registry) 기반의 메시지 교환 방식을 제안하여 협업 환경에서의 레거시 시스템 간의 데이터 공유 및 통합의 일관성을 유지할 수 있게 한다.
The purpose of this study is to investigate learner-learner dialogue during speaking tasks. In the Korean language classroom, conversation between learners is an important activity as speaking practice. However, learner dialogue is also a tool to enable learners to collaboratively conduct various cognitive activities in the classroom. In previous research, it was unfolded that through learner-learner dialogue, learners can solve second-language related problems and set a goal to carry out tasks. Therefore, this study analyzed learner-learner dialogue to investigate what kinds of cognitive activities are activated during the role-play task. As a result, the learners collaboratively generated and monitored language and content for role play. Also, in order to accomplish tasks more successfully, learners shared the same understanding about the goal of the task, and tried to manage the task procedure. Through learner-learner dialogue, learners can participate in cognitive activities such as content, language construction, and task management voluntarily without the help from teachers. This means that learner-learner dialogue can be an activity to support language learning tasks. Also, it can make learners actively involved in learning and by sharing resources with each other. It is also important that learners can experience language use that participates in real-world communication activities, such as learning in the classroom and collaborating with peer learners. This study is an exploratory study for a basic understanding of learner's conversation as a cognitive activity, and the scope of the study is limited to clarifying contents of learner-learner dialogue as a cognitive activity in speaking tasks. Based on the findings of this study, future research should be conducted on the function of learner-learner dialogue as a cognitive activity in Korean language learning and its role in the classroom of Korean language education.
최근 널리 이용되고 있는 동영상 공유 서비스에서는 콘텐츠 추천 시스템이 매우 중요한 요소이다. 콘텐츠 추천을 위해서 일반적으로 사용자 선호도와 동영상(아이템) 유사도를 동시에 고려하는 협업 필터링을 사용하고 있다. 그러한 서비스는 주로 사용자의 검색 키워드와 시청시간과 같은 개인 선호도를 활용하여 사용자의 편의를 도모한다. 또한 동영상에 지정한 키워드를 중심으로 랭킹화한다. 그러나 한정된 키워드만을 이용한 동영상 유사도를 분석한다는 한계가 있다. 이런 경우 지정한 키워드가 아이템을 제대로 반영하지 못하는 경우 그 문제가 심각해진다. 이 논문에서는 교육 동영상으로부터 차별화된 의미를 갖는 모든 단어를 고려하여 유사도를 분석하며, 이런 경우 데이터와 연산의 규모가 방대하기 때문에 빅데이터 클러스터에서 처리하는 방법을 적용한다. 제안한 시스템은 빅데이터 영상 분석을 통해 동영상 공유 서비스 플랫폼의 기본 모듈로 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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